Factors Affecting the Long-Term Protection Against Hepatitis B Immunization in Infancy: A Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: \nIntroduction: Hepatitis B virus (HBV) infection is a major global health issues and one of the most dangerous viral infections with a high mortality rate. Newborns and infant vaccination against chronic HBV infection are crucial for preventing mother-to-child transmission (MTCT). This study aimed to conduct a meta-analysis to investigate the factors affecting long-term protection against Hepatitis B Immunization in infancy. Material and Methods: Our literature searches are from PubMed, Science Direct, Web of Science, and ProQuest publications between January 2000 and December 2021. The included literature assessed the risk of bias using the Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale. We identify Hepatitis B surface antibodies (anti-HBs) ≥ 10 mIU/mL as being protective against HBV infection. The results are combined with a random effect or fixed effect model. Results: Eighteen eligible observational studies with a total of 16,642 participants were included. Analysis of factors affecting long-term protection status by assessing anti-HBs titers showed significant results on several factors, including gestational age for anti-HBs titers (OR 2.5; 95% CI 1.62-3.85; p<0.0001), weight for age to anti-HBs titers (OR 1.36; 95% CI 1.06-1.75; p=0.02), length for age to anti-HBs titers (OR 0.01; 95% CI 0.01-0.02; p<0.00001), and immunization status based on the number of vaccine doses (4 doses vs 3 doses) to anti-HBs titers (p<0.00001). Conclusions: Anti-HBs titers of hepatitis B immunization were significantly affected by gestational age, weight for age, length for age, and vaccine doses. Parents of newborns must be informed about basic immunization and provide adequate nutritional intake to the mother and babies to prevent HBV infection.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle